Алгоритмы уже умеют писать короткие заметки об итогах спортивных мероприятий и генерировать простейшие финансовые сводки. В Commerzbank искусственный интеллект учится составлять аналитические заметки на основе ежеквартальных финансовых отчетов. Как рассказывает Financial Times, крупнейший немецкий банк работает над проектом совместно с разработчиком систем автоматизации контента Retresco. Банк инвестировал в стартап еще 2 года назад через свой финтех-инкубатор.
Глава отдела исследований и разработок Commerzbank Майкл Шпитц рассказал, что банк планирует обучить ИИ навыкам фондового анализа при оценке финансовых отчетов. Большинство документов в этой сфере создаются по шаблону, а сами отчеты обладают одинаковой структурой. Благодаря этому алгоритм быстрее извлекает нужные данные и с легкостью распознает их контекст. После первичного анализа и обработки система с функцией обработки естественной речи самостоятельно составляет короткую заметку.
По словам Шпитца, ИИ уже выполняет 75% задач фондового аналитика при составлении аналогичных документов. О более комплексной аналитике и рассылке для клиентов речи пока не идет — по крайней мере в Commerzbank.
Представитель банка отметил, что пока не может прогнозировать, когда алгоритмы смогут заниматься глубоким анализом, но на это точно потребуется несколько лет.
Глава неназванного крупного инвестиционного банка анонимно рассказал FT, что многие финансовые организации хотели бы заменить аналитиков машинами. «Финансовые отчеты должны писать роботы», — заявил он. Аналитики ряда других банков признали, что руководство уже экспериментирует с искусственным интеллектом.
Снижение затрат на аналитику стало необходимостью после принятия директивы «O рынках финансовых инструментов» (MiFID II), которую Евросоюз принял в январе. Если раньше банки могли включали стоимость аналитических услуг в трейдинговую комиссию, теперь они должны брать за это деньги отдельно. Из-за новых правил многие банки потеряли до 30% выручки, которую ожидали получить за аналитические сервисы.
Некоторые банки ищут способы разнообразить свои сервисы и придать им дополнительную ценность. Так, швейцарский UBS применяет нетрадиционный подход к сбору данных. Например, для оценки подлинной стоимости электромобиля инженеры специально разобрали его на части по просьбе банка. Британский Barclays нанимает дата-аналитиков, а голландский ING выкладывает часть исследований в открытом доступе.
Американские банки также экспериментируют с большими данными и ИИ. Morgan Stanley использует алгоритмы для сбора данных о своих клиентах из различных источников, в том числе соцсетей. Это позволяет составлять более личные письма и успокаивать инвесторов в период нестабильности на рынке.
